首席展望丨国联民生孔蓉：AI已迈过从“烧钱”转向“赚钱”的分水岭

【编者按】

今年以来，经济运行总体平稳，延续了动能向新、结构向优的良好态势，但外部环境变化带来的不利影响增多，国内结构调整仍面临压力，下半年承上启下，尤为关键。

在此时点，澎湃新闻“首席连线”2026年中经济展望以《新动能、新叙事》为题，推出专题节目，意在捕捉当下中国经济正在发生的深层变化——以新质生产力为代表的新产业、新业态、新模式等“新动能”如何加速成长，逐步接棒传统增长动力；以及，从“规模叙事”转向“质量叙事”的“新叙事”，怎样实现发展范式的转变。

专题中，“首席连线”工作室将对话数十位权威经济学家、基金经理和分析师，拆解下半年经济走向，解析投资新机遇。

近日，国联民生证券研究所副总经理、海外研究首席分析师孔蓉在做客澎湃新闻“新动能、新叙事——《首席连线》2026年中经济展望”专题时表示，当前AI行情与过去相比，最大的不同是AI已经迈过从“烧钱”转向“赚钱”的分水岭。

孔蓉指出，过去的三年多，市场看到的更多是AI不断地投入、资本开支不断地提升，各大厂商在资源、人才等方面不断地加大布局。“而今年以来，全球AI板块都出现比较猛烈的行情，一个核心的因素就来自市场明显看到了赚钱效应。”

对于接下来AI的行情演化，孔蓉建议重点关注三方面指标：一是AI的商业化，二是大模型的收入情况，三是AI需求的承接情况。

而对于AI产业链的各环节，孔蓉强调，AI和互联网并不相同，AI本质上是提高效率的工具，前期的基础设施建设不会随着应用的普及而结束，相反对硬件的需求依然是持续不断的。因此，对于上游硬件方向的投资机会，依然是看好的。

“其中，本轮存储周期的判断，要将其放在AI的超级周期中看。虽然在交易层面，存储的波动幅度很大，但在需求层面，存储需求是有持续性的。即便产能有边际变化，但供需之间的不平衡，依然会阶段性存在。”孔蓉说。

此外，孔蓉提醒投资者，重点关注数据中心建设下，能源和电力的机会。同时，大模型竞争格局未定的大背景下，对云厂商的投资价值需要越来越重视。此外，港股的性价比也不容忽视。

AI行情逻辑已从“烧钱”转向“赚钱”

“今年以来的AI科技行情，与过去三年多相比是非常不同的。最大的分水岭，是AI从过去的‘烧钱’到‘赚钱’的转变。”孔蓉表示。

孔蓉指出，过去的三年多，市场看到的更多是AI不断地投入、资本开支不断地提升，各大厂商在资源、人才等方面不断地加大布局。“而今年上半年，全球AI板块都出现比较猛烈的行情，一个核心的因素就来自大模型的商业化，让市场明显看到了赚钱效应。”

“尽管7月份全球科技板块特别是存储相关公司，在宏观、资金以及交易层面的一些扰动下，出现了比较大的波动，但整体看海外科技巨头的财报，AI相关收入的量级和增速都非常可观，AI从‘烧钱’到‘赚钱’的结论依然存在。”孔蓉进一步指出。

因此，孔蓉认为，接下来科技板块围绕“AI赚钱”的行情逻辑依然会延续，并且存在很多找到金子和挖到宝藏的机会。

紧跟三大行情指标

对于接下来AI行情的演化，孔蓉表示，还是要重点聚焦AI从“烧钱”到“赚钱”的根本性改变，具体可关注三个维度的指标。

“首先，AI的商业化是需要重点和紧密关注的。一方面，要看财报中透露出来的AI收入增速情况。另一方面，在手订单也非常重要，一定程度上体现了未来收入的保障。”孔蓉进一步指出，“总的来说，下半年OpenAI等厂商的商业化增长大概率会延续。同时，不论是大厂还是云厂，在手订单量级都非常大。”

孔蓉指出，其次，是大模型收入的增长，也是非常核心的指标。这方面需要强调的是，大模型收入增速的放缓，并非大模型商业化变得缓慢，而是随着收入基数的递增，收入的斜率陡峭度自然会逐渐平缓。目前大模型的收入增速，依然体现出了很高的商业化潜力。

“此外，随着AI需求趋势在过去3年多的完全打开，可以关注哪些公司未来能够承接AI需求。这方面，除了大模型公司，企业内部AI的使用渗透率也在不断提升。”孔蓉说。

不过，孔蓉强调，虽然企业级的AI在下半年乃至明年普及渗透和商业化潜力非常大，包括企业内部数据的打通、整体智能化的提升等，但这可能是一个更长期的过程。

上游硬件行情依然看好

具体到AI产业链的各个环节，孔蓉表示，首先需要强调的是，AI和互联网并不相同，二者之间的工具属性、发展模式都不相同。

“互联网本质上更多是信息的传递。通过前期网络基础设施的搭建、用户的拓展，带来信息传递的便捷，边际成本是趋近零的。而AI本质上是提高效率的工具。”孔蓉说。

孔蓉指出，在AI发展和投资的初期，很多人就说应该立刻去投应用，因为参照互联网，发展到最后都是应用的机会。“这个逻辑只能说有一半是对的，甚至可以说不算准确。”

“过去3年AI的整体机会依然在围绕着上游硬件，甚至硬件行情的持续度和确定性，比原有的应用端行情要高得多。原因就在于，即便到今天使用AI，基于当前的模型架构，多一个用户和任务，就要多消耗一个token和算力，所以AI本质上和互联网的模式是不同的，前期的基础设施建设不会随着应用的普及而结束，相反对硬件的需求依然是持续不断的。”孔蓉解释说。

因此，孔蓉判断，AI硬件和基础设施的机会，依然没有结束。而且随着AI应用场景的不断拓展，上游的机会并没有结束，接下来依然会延续。“而且往后看，上游的重要性依然非常大。”

“随着大模型商业化的不断深入，更多的用户和更多的任务需求，带来的是更大的算力需求。因此，在算力方面，不论是存储还是GPU、CPU，AI上游硬件的需求依然是非常旺盛的。基于这样的判断，上游硬件的方向，后续的投资机会也依然是被看好的。”孔蓉说。

关注能源电力、云厂商等机会

AI产业链的其他环节上，孔蓉建议投资者，可以重点关注能源电力，大模型持续竞争下的云厂商，以及AI在生物医药等领域的应用。

首先，孔蓉表示，随着AI和数据中心整体需求的延续，能源和电力的机会，会成为全球市场未来非常重要的一个领域。从目前的数据中心建设看，能源和电力是其中的瓶颈。“这方面需要指出的是，能源电力的基础设施上，国内相对更加完善，与海外的情况存在不同。”

“其次，可以关注AI产业链中大模型的机会。过去几年，大模型的座次在不断地调整。其中，中国大模型也在不断崛起，开源模型的能力在不断地提升，在全球范围内获得了很好的口碑和认可。”孔蓉说。

孔蓉表示，目前来看，大模型本身之间，并没有特别大的差距，全球范围内，目前的大模型竞赛还没有一个明确的定论。随着模型迭代周期的缩短，大模型最终的赢家，仍然需要拭目以待。

“在大模型竞争格局未定的大背景下，云厂商的投资价值未来是需要越来越重视的。大模型公司和云厂之间的合作是非常紧密的，随着大模型持续地竞争，云厂的价值和议价权会越来越强。”孔蓉说。

具体到下游的应用场景，孔蓉表示，未来随着AI能力的不断提升，势必将带动很多领域的研发和发现。这方面，企业级AI的应用，特别是与编程和生物医药领域的结合，可以重点关注和挖掘。

存储周期要放在AI超级周期中看待

具体到存储领域，孔蓉表示，目前存储怎么去估值，应该将其视为周期股还是成长股，是否要进行估值切换，的确非常关注。

“对于本轮存储周期的判断，我一直强调，要将其放在AI的超级周期中看。从目前的发展看，AI不仅局限在回答一些问题上，更加强调的是智能体的能力，帮用户实现很多任务。而在这个过程中，对于存储的需求是持续不断的，往后看依然是延续的。”孔蓉说。

因此，孔蓉强调，虽然在交易层面，存储的波动幅度很大，但在需求层面，从AI的超级周期中看，需求是有持续性的。

“而从供给端看，虽然供给端产能有变化，但目前AI智能体展现出来的需求，是非常旺盛且不断在增长。叠加一些物理环境方面的限制，存储供需之间的不平衡，依然会持续存在。”孔蓉说。

注意AI板块波动性

具体到市场层面，孔蓉首先表示，随着AI已经从“烧钱”转向“赚钱”，“AI泡沫”是否存在已经不证自明。

“只要行情跌了，‘泡沫论’就会浮现，行情上涨后又会把‘泡沫’淡忘。关于AI是否有‘泡沫’，可以从两个维度观察。一方面，是真实的需求。目前各行各业对AI，的确有真实的产品需求，而且产业链公司的在手订单，都是非常旺盛的。”孔蓉指出。

孔蓉进一步指出，另一方面，从估值来看，很多AI硬件公司的估值，目前都不算特别的贵，估值水平还都在一个比较合理的区间和水平。

配置层面，孔蓉建议投资者，总体可关注三条线索：一是硬件端的存储、GPU、CPU等不分伯仲的并行机会；二是相对确定性和能见度更高的云厂商；三是港股的性价比。

与此同时，孔蓉提醒称，对于AI板块的投资，仍需要重点关注其波动性。